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基于LightGBM多阶段医疗服务等待时间的预测研究
被引量：
4
1
作者
彭俊
项薇
+3 位作者
谢勇
黄益槐
韩乐奇
吴成宇
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第12期119-124,共6页
提出一种基于LightGBM的多阶段医疗服务等待时间的预测方法。结合文献调研找出患者等待时间的影响因素,根据影响因素采用SIMIO仿真软件收集相关训练数据,通过独热编码和数据标准化进行数据预处理,然后采用Lasso、Ridge、GBDT、XGBoost和...
提出一种基于LightGBM的多阶段医疗服务等待时间的预测方法。结合文献调研找出患者等待时间的影响因素,根据影响因素采用SIMIO仿真软件收集相关训练数据,通过独热编码和数据标准化进行数据预处理,然后采用Lasso、Ridge、GBDT、XGBoost和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)构建预测模型,并用随机搜索进行参数寻优。综合寻优时长和预测精度,LightGBM算法消耗较短的寻优时长同时获得较高预测精度,平均绝对误差为3.439 1,平均百分比误差为8.52%。
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关键词
服务等待时间预测
LightGBM
XGBoost
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职称材料
题名
基于LightGBM多阶段医疗服务等待时间的预测研究
被引量：
4
1
作者
彭俊
项薇
谢勇
黄益槐
韩乐奇
吴成宇
机构
宁波大学机械工程与力学学院
宁波大学先进储能技术与装备研究院
抚州幼儿师范高等专科学校
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第12期119-124,共6页
文摘
提出一种基于LightGBM的多阶段医疗服务等待时间的预测方法。结合文献调研找出患者等待时间的影响因素,根据影响因素采用SIMIO仿真软件收集相关训练数据,通过独热编码和数据标准化进行数据预处理,然后采用Lasso、Ridge、GBDT、XGBoost和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)构建预测模型,并用随机搜索进行参数寻优。综合寻优时长和预测精度,LightGBM算法消耗较短的寻优时长同时获得较高预测精度,平均绝对误差为3.439 1,平均百分比误差为8.52%。
关键词
服务等待时间预测
LightGBM
XGBoost
Keywords
Prediction of waiting time for services
LightGBM
XGBoost
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LightGBM多阶段医疗服务等待时间的预测研究
彭俊
项薇
谢勇
黄益槐
韩乐奇
吴成宇
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
4
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